//给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。
//
// 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子
//序列。
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// 示例 1：
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//输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
//输出：4
//解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。
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// 示例 2：
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//输入：nums = [0,1,0,3,2,3]
//输出：4
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// 示例 3：
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//输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]
//输出：1
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// 提示：
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// 1 <= nums.length <= 2500
// -10⁴ <= nums[i] <= 10⁴
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// 进阶：
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// 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log(n)) 吗?
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//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
function lengthOfLIS(nums: number[]): number {

    /*?
     ?    dp[i]:前i个元素中以nums[i]结尾，最长子序列的长度
     ?    位置i的最长升序子序列等于j从0到i-1各个位置的最长升序子序列 + 1 的最大值。
     ?    所以：if (nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
    ?*/

    const dp: number[] = new Array(nums.length).fill(1);
    let resMax: number = 0;
    for (let i = 0, length = nums.length; i < length; i++) {
        for (let j = 0; j < i; j++) {
            //? 递增条件
            if (nums[i] > nums[j]) {
                //? dp[j] + 1 和 dp[i]比较大小 找寻0-i区间以nums[i]结尾的最大长度
                dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
            }
        }
        //? 更新最大的子序列长度
        resMax = Math.max(resMax, dp[i]);
    }
    return resMax;


};
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
